视觉检测系统在卷烟包装机中的应用研究
机器视觉检测技术在食品烟草质量检测中的应用
机器视觉检测技术在食品烟草质量检测中的应用一、引言随着人工智能技术的不断发展，机器视觉技术越来越受到广大企业的青睐和重视，有望成为食品烟草质量检测行业的最佳解决方案。
机器视觉技术可以通过图像处理算法，从大量的数据中快速筛选出合格的产品，提高产品质量的稳定性和一致性，进而实现供应链的优化与升级。
本文将从机器视觉技术在食品烟草质量检测领域中的应用、机器视觉技术在食品烟草质量检测中的优势等方面进行探讨。
二、机器视觉技术在食品烟草质量检测中的应用1.外观检测食品烟草的外观检测是一个重要的质量控制环节，传统的外观检测需要人工进行。
机器视觉技术可以替代人工进行外观检测，减少了工作量和人为误差。
机器视觉技术利用图像采集技术，对产品进行成像处理、特征匹配等，识别外观缺陷，如破裂、气泡、变形等，实现产品的外观检测。
2. 颜色检测颜色是食品烟草产品的一个重要指标，不能出现任何偏差。
通过机器视觉技术可以实现颜色检测，对不合格的产品进行分类。
机器视觉技术可以识别多种颜色，如红、黑、白、黄等，对食品烟草的颜色进行精准检测。
3. 成份检测食品烟草成份检测是保证食品烟草质量的关键，传统的成份检测方法需要取样、化验等过程。
机器视觉技术可以通过光学成像等技术对食品烟草成份进行检测，实现快速准确的成份检测。
三、机器视觉技术在食品烟草质量检测中的优势1.高效性相比人工检测，机器视觉技术检测效率更高。
机器视觉技术能够实现对多项指标的同时检测，过程快速、准确，大大提高了检测效率。
2.准确性机器视觉技术可以获得高质量的、可靠的图像数据，并通过复杂的图像处理技术，提取出标记和特征，减少了人为误差，从而实现准确检测。
3. 一致性相比人工检测，机器视觉技术能够保证结果的一致性。
机器视觉技术对每个检测对象的评估标准是一样的，不会因为人为因素导致差异。
4. 数据化机器视觉技术检测结果是数字化的，数据可以在计算机系统中储存。
这种数据化的方式，使得数据可以记录、传递和分析，有助于企业进行质量管控、优化生产过程，以及提高整体效益。
基于机器视觉的烟草在线检测技术研究进展
基于机器视觉的烟草在线检测技术研究进展近年来，烟草行业的发展迅猛，但同时也带来了一系列质量安全问题。
传统的人工检测方法存在着效率低、误差大等缺点，因此寻求一种高效准确的在线检测技术具有重要意义。
基于机器视觉的烟草在线检测技术正成为研究的热点，并取得了一定的进展。
一、机器视觉在烟草在线检测中的应用机器视觉技术通过感知设备获取烟草图像，并通过图像处理和模式识别等方法进行数据分析和判定，从而实现对烟草产品质量的在线监测和检测。
该技术的应用范围涵盖烟草的形状、颜色、外观等多个方面的检测和判别。
在烟草产品形状检测方面，研究者利用机器视觉技术提取图像的轮廓和边缘信息，通过形态学处理和几何特征提取等方法，实现对烟草坯料的不合格品进行筛选和剔除，提高了生产效率和质量。
在烟草颜色检测方面，基于机器视觉的方法能够准确测定烟草的颜色数值和空间分布，并通过颜色分析模型与标准色差进行比较，判别烟草是否符合标准要求。
这种技术可以快速检测大量的烟草样本，提高了烟草质量的监管和控制。
在烟草外观缺陷检测方面，机器视觉技术通过图像识别和模式匹配等方法，识别和检测烟草中可能存在的异物、破损、黑点等缺陷，实现了对烟草外观的自动检测和判别，为后续的品管工作提供了数据支持。
二、1. 图像采集与预处理技术针对烟草在线检测的需求，研究者对图像采集设备进行了改进，并引入了光照均匀化和噪声去除等预处理技术，提高了烟草图像的质量和清晰度，为后续的图像处理和分析奠定了基础。
2. 特征提取与识别算法在烟草检测过程中，提取有效的图像特征是关键步骤之一。
研究者通过局部二值模式、Gabor滤波器等算法，有效提取了烟草图像的纹理、颜色和形状等特征，为后续的分类和识别工作提供了数据支持。
3. 分类与判别模型基于机器学习和人工神经网络等算法，研究者建立了一系列烟草质量分类模型，实现了烟草的快速分类和判别。
这些模型通过对大量的烟草样本进行训练和学习，能够准确判断烟草产品的质量等级，提高了检测的准确性和效率。
视觉检测系统在烟草包装机中的应用
视觉检测系统在烟草包装机中的应用
冯玉
【期刊名称】《包装工程》
【年(卷),期】2015(36)1
【摘要】目的在烟草包装过程中不可避免地有不合格品产生,研究利用视觉检测系统及时发现不合格品,以有效提高烟草包装质量。
方法给出烟草包装机的视觉检测系统设计方案,分析视觉检测系统的检测过程及原理,并进行实机测试。
结果添加视觉检测系统后,不合格烟包的有效剔除率比原来提高2.5%左右。
结论通过在烟草包装机上添加视觉检测系统,利用图像相似性检测及边缘检测原理,可以有效提高不合格烟包的剔除率,降低了包装材料的消耗,减轻了下游机的运转负担。
【总页数】4页(P121-124)
【关键词】烟草包装;机器视觉;图像处理
【作者】冯玉
【作者单位】上海烟草机械有限责任公司
【正文语种】中文
【中图分类】TB486
【相关文献】
1.机器视觉系统在GDX2包装机组中的应用 [J], 刘荣辉
2.CV-751视觉系统在ZB25包装机小盒外观缺陷检测上的应用 [J], 祝荣壮;
3.烟草行业烟支钢印在线检测中的视觉技术应用 [J], 朱洪武;夏双杰;吴益民
4.视觉检测系统在烟草包装机中的运用分析 [J], 杨凯
5.机器视觉系统在GDX2包装机内包检测上的应用 [J], 孟庆涛
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机器视觉检测技术在烟箱缺条检测方面的运用
机器视觉检测技术在烟箱缺条检测方面的运用吴忠云;邓春宁【摘要】This paper compares the several different detection method for the box lack on the sealing machine and introduces the principle and characferistics of the machine vision defection technology which is used to detect the cigaretle box lack. This technology and the black hole image processing technology are used in the detection system to judge the lack and remove the cigaretle box. The cigaretle box packaging hardness, color and brand of cigarette are not detected in this system, Its detection accuracy is high.%比较了在卷烟装封箱机处增加的几种不同的烟箱缺条检测方法，介绍了机器视觉检测技术应用于烟箱缺条的原理和特点。
该检测系统利用机器视觉检测技术和黑洞图像处理技术，判断并剔除缺条烟箱；系统不受被检测烟箱软硬包装、颜色及卷烟品牌的影响，检测精度较高。
【期刊名称】《机械制造与自动化》【年(卷),期】2014(000)006【总页数】4页(P188-190,200)【关键词】机器视觉;装封箱机;检测;CCD工业相机【作者】吴忠云;邓春宁【作者单位】龙岩烟草工业有限责任公司设备管理部，福建龙岩364021;龙岩烟草工业有限责任公司设备管理部，福建龙岩364021【正文语种】中文【中图分类】TP274+.50 引言在卷烟生产中,装封箱机自动装箱是一道重要的工序。
关于包装检测过程中的机器视觉应用研究
关于包装检测过程中的机器视觉应用研究包装检测是现代包装行业中非常重要的环节，通过对包装的质量、外观、标签等方面进行检测，可以保证产品的质量和安全性。
传统的包装检测主要依靠人工进行，但是人工检测存在人力资源浪费、效率低下、误判率高等问题。
采用机器视觉技术进行包装检测成为了一种解决方案。
机器视觉技术是利用电子设备和计算机算法对图像或视频进行处理和分析的技术，通过对被检测包装的图像进行采集和处理，可以实现对包装的自动检测和判断。
机器视觉应用于包装检测的研究主要包括以下几个方面。
机器视觉技术可以用于对包装外观的检测。
外观是包装的重要组成部分，对产品的品牌形象起着至关重要的作用。
利用机器视觉技术，可以对包装的颜色、纹理、形状等进行检测和识别，判断是否存在外观缺陷，如划痕、污渍、变形等。
通过自动化的检测和判断，可以大大提高包装外观检测的效率和准确性。
机器视觉技术可以用于对包装标签的检测。
在包装行业中，标签起到标识、信息传递等重要作用。
通过机器视觉技术，可以对包装标签的位置、大小、粘贴是否合规等进行检测和判断。
还可以对标签上的文字、图案进行识别和验证，确保标签的完整性和准确性。
机器视觉技术还可以用于对包装的完整性和封装质量的检测。
在包装过程中，若包装不完整或封装质量差，可能会导致产品受潮、破碎等问题。
通过机器视觉技术，可以检测包装的封装是否完好、是否存在开口或破损等问题，及时提醒和排查不合格的包装，避免产品质量问题的发生。
机器视觉技术还可以用于对包装堆码和包装箱的检测。
在仓库和物流过程中，过高的堆码可能会导致包装箱破裂，影响产品质量和安全性。
通过机器视觉技术，可以检测堆码的高度、均匀度等，提前预警和排查不合格的堆码。
还可以对包装箱的尺寸、固定程度等进行检测，确保包装箱的稳固性和承载能力。
机器视觉技术在包装检测中的应用研究，可以大大提高包装检测的效率和准确性，节省人力资源，减少产品质量问题的发生，提升包装行业的发展水平。
机器视觉技术在条包烟外观质量检测上的应用
机器视觉技术在条包烟外观质量检测上的应用背景在制烟过程中，烟叶的质量和成分对卷烟的口感和品质有着至关重要的影响。
而卷烟在销售过程中，外观质量的好坏同样会影响消费者的购买决策。
因此，为了确保烟叶质量和卷烟外观质量，烟草生产企业需要在生产过程中加强各个环节的质量检测，包括烟叶的质量检测和卷烟的外观质量检测。
传统检测方法的局限目前，传统的卷烟外观质量检测方法多采用人工目测，即由专门的工作人员通过目视观察进行质量检测。
这种方式虽然能够较为准确地判断卷烟的外观质量，但也存在一些局限性，比如人工检测需要大量的人力和时间投入，而且检测结果可能存在主观判断误差等问题。
机器视觉技术的优势相比传统的人工检测方法，机器视觉技术具有以下优势：1.自动化程度高：机器视觉系统能够自动完成图像采集、处理和分析等操作，减少了人力和时间的投入。
2.检测效率高：机器视觉系统能够在较短时间内对大量的卷烟进行外观质量检测，比传统人工检测方式更加高效。
3.精度高：机器视觉系统能够对卷烟外观的各个细节进行精确的分析和判断，减少了人为判断误差可能带来的影响。
4.成本低：机器视觉技术的应用可以大大减少人力和时间投入，同时还能减少因人为误差带来的停工不良等质量问题，提高工作效率。
机器视觉技术在卷烟外观质量检测中的应用机器视觉技术在卷烟外观质量检测中的应用主要包括以下几个方面：1.图像采集：机器视觉系统首先需要采集卷烟的图像，一般采用高清相机进行拍摄。
2.图像处理：经过图像采集后，机器视觉系统需要对采集到的图像进行一定的预处理和分析。
比如，可以对图像进行灰度化、边缘检测、形态学处理等操作，以便更好地提取卷烟的特征。
3.特征提取：提取卷烟外观特征是机器视觉系统检测的核心，常用的特征包括烟头长短、卷烟直径、烟堆紧密度等。
机器视觉系统会根据这些特征对卷烟外观进行评估。
4.判别评估：经过特征提取后，机器视觉系统会根据已经设定好的标准来对卷烟外观进行判别评估，以决定卷烟的接受或拒绝。
基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究
基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究一、引言随着经济的快速发展，消费者对生活品质的要求越来越高。
卷烟作为一种广泛使用的日用品，其质量更是受到广泛关注。
目前，众多卷烟生产企业为了提高产品的安全和质量，不断研究开发卷烟质量检测技术，实现对产品质量的准确检测和控制。
机器视觉作为一种高精度的传感器技术，具有成本低、检测速度快、专业性强的优点，因此已广泛应用于各个领域的质量检测和控制中。
本文将介绍基于机器视觉的卷烟质量检测技术，包括其工作原理、关键技术和应用现状等方面。
二、基于机器视觉的卷烟质量检测技术工作原理基于机器视觉的卷烟质量检测技术的工作原理是将卷烟制成的香烟通过特定的传感器，如相机等，获取其图像信息，并对其进行处理和分析，从而实现对卷烟质量的检测和控制。
该技术主要涉及卷烟滤嘴长度、烟支外观、烟丝纹理、烟丝密度等多项检测指标，检测过程主要分为以下几个步骤：1.图像采集：利用高分辨率相机等设备，对卷烟进行图像采集，获取原始图像信息。
2.图像增强：对原始图像进行相关的算法处理和图像增强，使卷烟图像更加清晰和鲜明。
3.图像分割：将卷烟图像中的烟支和滤嘴进行分离，为后续的分析和处理提供数据基础。
4.特征提取：对卷烟图像进行特征提取和分析，包括线性检测、纹理检测、形状检测、颜色检测等，以获取烟支长度、烟丝密度、烟丝纹理等多项参数。
5.检测判定：根据前期提取的多项特征参数，利用相关算法进行判断和检测，判断卷烟是否符合质量标准。
6.数据输出：将检测的数据结果输出给相关监控系统，实现数据监测和控制。
三、基于机器视觉的卷烟质量检测技术的关键技术1.图像处理技术：图像处理技术是实现卷烟质量检测的最基础和关键的技术。
图像增强、分割和特征提取等方面，需要利用专业的算法和大量的数据进行实现。
2.烟支和滤嘴的自动分离技术：将卷烟图像中的烟支和滤嘴准确地分离出来，是卷烟质量检测技术中的关键技术之一。
烟支和滤嘴分离技术可以利用形态学、边缘检测、区域生长等算法进行实现。
视觉检测技术在条烟装封箱机上的应用
箱 机 联 动 ， 强 制 停 止 条 烟 装 封 箱
宙
机 ，等 待 操作 工 来 进 行 处 理 。
８ 第 二 垛 推 垛 时 ，重 复 ３ ７ ． ～ 步 骤。 ９ 箱 烟 打 码 后 ， 计 算 机 从
条 码读 取 装 置 读 取 本 箱 烟 的 编 码 ， 并 使 用 该 编 码 重 新 命 名 已经 保 存 的 图像 文件 。 自 ２０ ０ ８年 底 开 始 ， 视 觉 检 测技术在 全国几家大型烟厂应用 ，
Ｐ Ｃ输 出一 个触 发 信 号 给 Ｉ 控 制 Ｌ Ｏ 板。 ４ １ 控 制 板 计 时 到 一 定 时 ．Ｏ 间 ，会 输 出 两 次 触 发 信 号 给 Ｃ Ｄ Ｃ 相 机 ， 第 一 次 驱 动 红 外 光 源 进 行
５ 图 像 处 理 参 数 能 自 动 适 应 ． 各种反光特性的条烟。
用 中 ， 一般 使 用 可 装 ５ ０条烟 的 小
箱 （ 卷烟 厂称 之为 “ ”） 件 ，每件
箱 烟 分 为 两 垛 烟 进 行 装 箱 ，每 垛
是 ５ ×５排 列 的 ２ ５条 烟 。
大好 处 是 对条 烟 颜 色不 敏感 ，
可 以 使 图像 处 理 参 数稳 定 可 靠 。
６ 每 个 堆 垛 保 存 一 张 图 片， ． 保 存 期 限 为一 年 ，便 于 烟 厂 查 询 ，
查 询 的 内 容 包 括 装 箱 图 片 、 生 产
置 一 个 信 号 ，触 发 相 机 第 一 次 拍
闪 光 ， 拍 摄 烟 垛 的 红 外 图 像 ，第 二 次 驱 动 ５个 激 光 光 源 ，在 每 层
反 有 强 烈 需 求。 采 用 成 像 检 测 方
机器视觉技术在条包烟外观质量检测上的应用.
技术与应用机器视觉技术在条包烟外观质量检测上的应用孙军1 甘益员1 肖荣2（1．湖南中烟工业有限责任公司四平卷烟厂，吉林四平 136001；2. 大树智能科技（南京）有限公司，南京 211100）摘要提出了一种基于机器视觉技术和可编程控制器（S7-200）的条包烟外观质量检测的解决方案，结合应用实际，具体介绍了系统的工作原理、成像系统运行流程、系统硬件设计、图像处理软件设计[2以及PLC 程序设计等。
关键词：机器视觉技术[1]；控制系统；条包烟；剔除Machine Vision Technology in the Appearance of Pack of Cigarettes onthe Application of Quality InspectionSun Jun1 Gan Yiyuan1 Xiao Rong2（1.Tobacco Hu’nan Industrial Co., Ltd. Siping Cigarette Factory, Siping, Jilin 136001；2.Tree Smart Technology (Nanjing Co., Ltd, Nanjing 211100）1 引言Abstract Proposed based on machine vision technology and programmable controllers (S7-200 pack of cigarettes in the appearance of quality testing solutions, combined with actual application, described the working principle of the system, imaging system running processes, system hardware design, image processing software design and PLC program design, etc.Key words：machine vision technology；control ；pack of cigarettes；excluding包烟，更好地树立产品品牌形象。
机器视觉技术在烟草包装设备上的应用
{ CameraName = ICImagingControl1.Devices[0]； if（CameraInitTest（CameraName）== true） { Global.CamaraName = ICImagingControl1.Devices[0].Name. ToString（）； } } else { DelayCount++；
学术论坛
科技创新导报 2013 NO.10
Science and Technology Innovation Herald
机器视觉技术在烟草包装设备上的应用①
付斌 （陕西中烟工业有限责任公司汉中卷烟厂 陕西汉中 723102）
Hale Waihona Puke 摘 要：基于机器视觉技术的烟包检测器是以机器视觉技术为基础，通过软件对兴趣区域进行处理，就能识别有质量缺陷的烟包。
基 于 机 器 视 觉 技 术 的 烟 包 检 测 器的原 理 框图如图1所 示。 基于机器视觉 技 术的烟 包 检测器的 软件主要包括控制 组件上 位 机 软件 和 控 制 组件 接口板 控 制 软件。 控 制 组件上位 机 软件负责图 像 处 理 以 及系统 的 整 体 控 制，通 过 控制组件接口板上的通讯接口与工业相机 进行通讯，接收采集到的 图像 数 据。 每 次 工业 相 机 上电，会 连 续 对 相 机 进行 5 次 识 别，总 共上电 5 次，5 次 以 后 仍 未 识 别 到 相 机，则 定 义 相 机 识 别 失 败；识 别 成 功后， 则 进 入 工作页 面，相 应 程 序如下： private void timer_Tick（object sender，EventArgs e） { if（ICImagingControl1.Devices.Length > 0）
浅述机器视觉在卷烟外观质量检测的应用
浅述机器视觉在卷烟外观质量检测的应用摘要：本文简要介绍烟支视觉成像检测在烟支表面缺陷检测的应用背景、系统构成、主要硬件、及缺陷的识别过程。
着重就烟支检测的图像处理及缺陷比对识别的处理过程及所用到的算法进行了阐述。
关键字：机器视觉；成像检测；卷烟机一、应用背景近年来，随着我国人民生活水平的提升，消费者对卷烟制品的产品质量的要求也逐步提升。
外观质量作为消费者直接感官质量，逐步成了卷烟质量管控的重点。
烟支外观质量缺陷类型主要包括漏气、掉头、空头、夹末、黄斑、刺破、皱纹、翘边、接装纸缺陷等，目前的检测装置能够有效识别漏气、空头、缺滤嘴、翘边这几种质量缺陷，而对夹末、刺破、黄斑、水松纸错牙等外观质量缺陷无法进行检测识别，因此烟支视觉成像检测技术应运而生。
二、系统构成烟支视觉检测主要由成像系统、图像处理系统以及废品剔除三个大的模块组成，分别实现实现图像采集、缺陷识别和废品剔除功能。
成像系统的主要作用是能够清晰稳定地采集到烟支的全圆周图像，并将采集到的烟支图像存入工控机中用于后续的图像检测。
图像处理系统进行图片处理、识别，检测出烟支表面异常后，处理系统发出剔除信号到烟支剔除位进行废品烟支剔除，系统构成如下图所示。
三、主要硬件烟支成像系统主要包括相机、光源以及图像采集卡三个部分，相机部分作用为实现光电转换，当前多采用CCD和CMOS相机方案；光源负责配合相机快门提供照明以保证成像质量， LED灯因响应速度快、稳定性高、耗电低，是当前工业成像检测最为主流的光源；图像采集模块负责将模数转换和向图形处理系统实时传输，因卷烟设备处理速度要求较高，因此一般采用万兆网采集卡实时传输图像到工控机处理。
图像处理系统主要为工控机，工控机通过相应的软件进行图片处理、缺陷匹配识别以及缺陷烟支的标定并发出废品提出信号。
废品剔除系统采用一般采用卷烟机自带的剔除系统，无需重新配置。
四、处理过程（1）烟支表面图像采集烟支视觉成像采集主要通过两个工业相机完成，两个镜头分别置于烟支检测鼓轮输送通道的上方和下方，在自转双辊的作用下烟支沿其圆周方向可以实现360°旋转，保证能够拍摄到烟支整个圆柱面，然后机器脉冲来控制相机触发，配合同步触发的光源对烟支进行拍照，从而实现烟支表面图像的采集。
香烟外包装视觉检测系统研究
2012年第32期(总第47期)科技视界Science &Technology VisionSCIENCE &TECHNOLOGY VISION 科技视界作者简介:方学军(1972.08—),男,硕士,机械控制工程师,贵州财经大学,讲师,主要研究方向为计算机控制技术。
香烟生产线的速度非常快,比如GDX-2包装机组的速度就达7包/秒,但在包装过程中往往会产生各种瑕疵,如破损、翘边、翻盖、露白、反包、叠角、印刷未上色等,这给在线检测带来很多麻烦。
用人工只能抽检,结果有很多的不合格品流入市场,管理层也无法进行有效监管,对品牌价值和产品信誉都造成很大影响。
因而,一套高效的香烟外包装视觉检测系统对香烟生产线尤为重要。
设计既能实现高速在线检测,又能进行检测数据处理的香烟外包装视觉检测系统,可从以下几个方面进行研究:1检测系统的总体结构检测系统按功能可分为3个部分:成像单元、图像采集与处理单元、控制单元,其总体结构如图1所示。
成像单元由CCD 摄像机、LED 光源构成,负责原始图像数据的采集,CCD 摄像机向图像处理子系统输出模拟视频信号。
由于烟包位于生产线上,需检测5个面,因此只需设置2个对面放置的CCD 摄像机与LED 光源进行检测。
图像采集与处理单元负责接收模拟视频信号,数字化模拟视频信号,根据检测目的对图像数据进行图像处理运算,并将运算结果传送至MCU 控制器。
控制单元是由单片机、显示单元、报警单元、光电传感器、通信模块和其他扩展功能模块等器件构成,用来完成烟包在传送带上的定位、包装瑕疵的烟包的剔除操作以及显示、报警等功能,为了组成闭环柔性系统,还可以设置通信模块。
1.1CCD 摄像机与镜头的选取用图像处理方法进行烟包识别的原理可在获取烟包的图像后,用计算机进行图像处理并识别烟包与设定合格品之间的区别。
成像质量对整个检测的准确性及速度至关重要,也就是说,实现缺陷识别的基础是获取清晰的烟包图像。
基于机器视觉的香烟条包图像检测系统研究
块［５］。然后进行图像分割，特征提取直至最后的特征图像识别，其流程图如图２所示。
图２ 图像处理典型流程图
图３ 犚犌犅颜色模型
２．２ 彩色图像灰度化 一个物体的色彩属性，取决于光源、成像传感器等相关因素。任何光都可以由Ｒ、Ｇ、Ｂ三种基色混合
６
金 陵 科 技 学 院 学 报
第３６卷
进行实时拍照，将系统采集到的图像传输到工控机中，并利用图像算法对其进行处理，最后通过Ｉ／Ｏ控制 单元发出信号促使执行机构动作，将不合格烟包剔除。检测系统设计框图如图１所示。
图１ 机器视觉香烟条包检测系统硬件框图
光源的选择和设计是为了获取烟包特征信息，同时减少对烟包检测精度的影响。由于条包检测系统 ＣＣＤ相机扫描时间短，对光源要求高，这里选择ＬＥＤ光源作为香烟条包检测光源。ＣＣＤ相机通过光源触 发拍照将图像呈现在像敏面上，图像信号转变为少数载流子存储在像敏单元中，在转移脉冲的作用下，再 转移到移位寄存器，然后通过驱动脉冲作用移出器件成为视频信号。最后由电路处理计算，转换成检测 信号。
１ 检测系统硬件设计
机器视觉对香烟条包的检测，首先采用光源系统和光电传感器触发电路促使ＣＣＤ相机对香烟５个面
收 基 作稿 金 者日 项 简期 目 介： ： ：２金 高０２陵 素０科 美０（技１４９学７９２院５—科），研女基，山金东孵济化宁项人目，（ｊｉ副ｔｆ教ｈｘ授ｍ、２高０１级９１工５程）师，硕士，主要从事机器视觉应用技术研究。
第３６卷第２期
金陵科技学院学报
２０２０年６月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＪＩＮＬＩＮＧＩＮＳＴＩＴＵＴＥＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ
基于视觉的卷烟小包外观检测系统的研究
工业技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald56DOI：10.16660/ki.1674-098X.2020.14.056基于视觉的卷烟小包外观检测系统的研究①肖波 刘红升(吉林烟草工业有限责任公司长春卷烟厂 吉林长春 130031)摘 要：随着视觉图像技术以及单片机技术的不断发展，对工业检测与控制系统的发展有了较大的提升。
卷烟烟包外观体现了产品的质量水平，本文论述了一种检测系统通过视觉能够有效地检测出散包缺陷，能够检测出烟包错牌、倒置、无透明纸、散包等缺陷，保证透明纸包装过程中的质量。
该模式与以往的系统相比，性能指标和使用方便性、扩展升级能力等方面都有了比较大的提升，能够适应不同用户复杂多变的检测需求，并且实现在线检测，视觉检测的同时，系统增加激光检测用于复检，提高检测的准确性。
关键词：卷烟烟包 视觉检测 控制系统中图分类号：TS47 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2020)05(b)-0056-02①作者简介：肖波(1973，6—)，男，汉族，吉林长春人，本科，从事设备管理工作。
烟包视觉检测系统可有效解决目前卷烟企业面临的困扰，该检测系统通过视觉能够有效地检测出散包缺陷，能够检测出烟包错牌、倒置、无透明纸、散包等缺陷，保证透明纸包装过程中的质量。
随着机器视觉技术的进步，针对GD小包散包视觉检测系统，本检测系统采用“相机+PC图像处理软件+激光检测”的检测模式，该模式与以往的系统相比，性能指标和使用方便性、扩展升级能力等方面都有了比较大的提升，能够适应不同用户复杂多变的检测需求，并且实现在线检测，视觉检测的同时，系统增加激光检测用于复检，提高检测的准确性。
系统还能够进行扩展，系统可将小包第六面检测与散包视觉检测进行集成在一起，减少装置的固化。
有效地独立地控制各工位，全面地检测出烟包外观的缺陷，发挥较大的优势，实现对小包第六面检测与透明纸检测一体化。
浅谈视觉辅助工具在卷烟工厂中的应用
浅谈视觉辅助工具在卷烟工厂中的应用在卷烟工厂生产中，由于高处作业、狭窄区域和卷接包设备复杂、不易观察等客观条件的限制，在一些设备维修过程中存在较大安全隐患。
视频监控技术早已普及，在卷接包设备中也得到广泛应用。
本文旨在探讨将云台摄像装置和内窥式视频探头等视觉辅助工具有效地应用到卷烟工厂的设备维修过程中，降低维修过程的安全隐患风险系数和提高维修的速度、质量。
标签：云台摄像头;内窥镜;设备维修;安全1 问题现状在卷烟工厂生产中，原辅材料库、成品储存库等立库区主要采用钢结构形式，高处作业、狭窄区域、不易观察等客观条件的限制，在设备维修过程中存在较大安全隐患。
如成品库区高达几十米，钢栅结构和每层之间狭窄的空间不利于人员高空作业。
一旦高层发生故障问题，维修工往往需要穿戴安全防护用具从梯子攀爬到故障区域位置，查找故障点并排除故障。
长时间的高空作业，高空跌落风险较大。
一旦发生意外，后果非常严重。
根据安全风险系数评估Lec法，查阅相关文件资料，维修立库区人员高空坠落的危险值D=126（D=L×E×C=3×6×7=126），属于显著风险。
同时，卷接包设备结构复杂，维修人员不能直观观察设备内部运动部件的异常变动，只能凭经验进行维修，给维修工作带来较大困难。
维修时如何安全、直观、高效觀察到设备故障点，跟踪检查设备的运行状态，让维修人员快速解决设备问题，是生产一线亟需解决的一大课题。
视频监控技术早已普及，在卷接包设备中也得到广泛应用，如GDX2铝纸折叠检测、小盒外观检测等。
如果能将视频监控有效地应用到设备维修过程中，便能大大降低人员在高空维修时的安全风险系数，提高维修的速度和质量。
2 提出方案目前，主流视频监控技术主要是有线摄像头，但随着监控技术的发展，无线云台摄像头在越来越多的场合得到广泛运用。
通过对比两种方案（如表1），无线云台摄像技术更适合卷烟设备维修。
通过网上查阅资料，根据清晰度、稳定性和价格进行综合对比，最终选择某一品牌云平台移动摄像头和某品牌内窥式摄像头，提供实时全方位的运行监控平台，同时可以保存设备运行监控视频，实现慢放功能，方便剖析故障原因。
视觉检测系统在卷烟条盒外观质量检测上的应用
视觉检测系统在卷烟条盒外观质量检测上的应用本文通过对视觉检测系统和以往传统的外观质量检测进行对比，得出视觉检测系统优于以往传统的外观检测方式。
通过对视觉系统在卷烟条包外观质量检测上的使用案例介绍，希望能和大家共同探讨。
1.传统的外观质量检测的种类据调查，传统质量检测有以下几类：①机械探针式检测，即条盒玻璃纸检测利用玻璃纸破损后会离开条盒表面接触到探针从而产生机械形变的原理来检测玻璃纸是否破损，这是一种机械接触式检测方式，其缺点是检测精度低。
②各类传感器式检测（包括电感，电容，光纤，色差，颜色等传感器检测），主要用于检测条盒纸反盒?条盒纸翘边等缺陷，但是对条盒破损?包装错位?条盒拉线错牙?玻璃纸无等缺陷难以识别检测。
③视觉传感器式检测，这属于智能相机式检测方式，特点是体积小?功耗小?系统设置简单，利用“傻瓜式”设置界面来设定几个参数，从而达到检测的目的，其缺点是：由于相机处理单元能力低，无法执行复杂的图像算法，所以检测能力有限。
④“相机+板卡+工控机方式”利用了工控机具有高速CPU处理速度、大容量内存和软件可扩展性等优点，使系统可以满足更高端的检测需求，能够检测出更多产品种类及各种更微小的缺陷。
而且检测软件是自主开发，扩展性非常强，可以加入很多针对烟条某一类缺陷的检测算法，升级和技术更新的空间非常大。
2.硬件结构在四种传统的外观质量检测中，“相机+板卡+工控机”检测系统是利用现代机器仿生技术来完成的。
该检测可以有效地检测出条盒包装中常见的条盒纸无、条盒纸错牌、条盒纸翘边、条盒纸破损、玻璃纸错牙、玻璃纸缺失等缺陷，并将外观质量不合格的烟条从生产线上剔除，从而有效避免不合格条盒烟包流入市场B下面是设计的过程：2.1系统原理本系统是一个包括计算机的机器视觉系统，工作原理如下：2.1.1条烟通过条烟收集器收集后，输送到分烟机构，分烟机构对紧邻的条包进行分离，使条烟的侧面检测位暴露出来，有利于进行视觉检测。
机器视觉技术在烟箱缺条检测中的应用
机器视觉技术在烟箱缺条检测中的应用摘要：本文深入调研了卷烟行业装封箱机缺条检测的现状，传统的5种缺条检测系统都已经无法满足现阶段烟草制造行业的发展需求，分析了各种检测类型在实际生产环境中使用的优缺点，提出了机器视觉技术作为一种新型检测方式，在卷烟箱装缺条检测应用中的优势。
机器视觉技术是在卷烟封箱机工作过程中在线采集烟条堆垛图像，运用数字图像处理技术中的专业算法对图片进行计算处理，得到的结果与设定的标准参数做对比，以判断烟箱是否有缺条情况。
关键词：机器视觉；烟箱缺条；图像处理；检测引言：近年来，卷烟制造行业一直在推行精益化生产，设备自动化水平不断提升的同时，对卷烟产品质量的要求也愈加严格。
烟箱缺条做为最严重的产品质量缺陷之一，一旦此类产品流入市场会对企业信誉度造成极坏的影响，是卷烟企业和消费者都无法容忍的。
为避免此类产品质量问题的出现，在卷烟装封箱机的包装和运输过程中已经安装了几种不同类型的烟箱缺条检测设备。
首先烟条入口处的光电式缺条检测器，检测入口处烟条是否堆满到位。
第二个是烟条堆垛提升处的电容式缺条检测器，检测烟条堆垛的每层烟条是否有缺条。
第三个是在烟箱输送通道处的称重式烟箱缺条检测，防止缺条烟箱进入成品库。
1 卷烟装封箱机缺条检测的现状目前，行业主流的卷烟封箱机缺条检测，按检测方式分类，可分为装封箱过程中对烟条堆垛进行检测和封箱完成后对烟箱进行缺条的检测。
前者根据检测器分类主要有光电式、电感式、电容式，后者对成品烟箱的检测有称重式和射线式。
1.1光电式缺条检测。
通过使用光电传感器将被检测物体转换成变化的光电流，光电传感器按被测量方法可分为透射式，漫反射式，光束阻档式三类[1]。
无论采用哪种方式对烟条进行检测，虽然安装位置比较灵活，但由于机台的纸沫和灰尘易附着在光电管表面，而且许多牌号的烟条外观颜色较深，都会造成检测精度的下降，影响检测效果。
1.2电感式缺条检测。
一般采用5个电感式传感器对装封箱机工作过程中的烟条堆垛的每层5条烟进行实时检测。
机器视觉系统在卷烟产品质量检测的应
机器视觉系统在卷烟产品质量检测的应摘要：本文浅析了实时在线质量检测视觉系统，在卷烟条盒透明纸包装表面质量检测的应用.计算硬件系统采用了3台单色和1台彩色COGNEX图像传感器，单台计算机的处理结构.软件系统依据产品缺陷和背景在颜色分布及形状大小等特征匹配上的差异进行分离，判断出存在质量缺陷的产品，并输出离散信号给PLC，以驱动剔除机构对其进行剔除，实现产品质量的在线检测.关键词：机器视觉系统COGNEX图像传感器引言：随着卷烟产品设备自动化程度的不断提高，生产效率的提升，对产品质量检测和工艺环节中的质量控制提出了新的要求。
人工抽检方式已经无法满足现代实际生产中的需求，而机器视觉技术在线检测系统的引入，克服了人工检测存在的种种问题，提高了检测效率和检测质量，保证了产品质量。
1.机器视觉系统简介：机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将要检测目标转换成数字量信号，这些数字量信号再传送给专用图像处理系统（分嵌入式和视频卡方式），图像处理系统要检测任务要求来设置检测任务，然后判别结果来控制现场设备动作。
2.机器视觉系统的基本原理：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格/ 不合格、有/ 无等，实现自动识别功能。
3.机器视觉系统的基本组成：机器视觉系统通常包括：光源、镜头、相机（包括CCD 相机和COMS相机）、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯/ 输入输出单元等。
4.机器视觉系统在烟草行业中的应用机器视觉系统的应用很好的解决了传统方式下人工抽检检测方式难以适应高速环境和实现实时在线检测的不足。
机器视觉及实时系统在烟草机械自动化中的应用探讨
机器视觉及实时系统在烟草机械自动化中的应用探讨摘要：介绍了机器视觉及实时系统在烟草机械自动化中的应用。
论述了机器视觉技术在烟草生产自动化中需要面对的几个问题，对机器视觉技术可以用于控制烟草质量方面进行了详细阐述。
探讨了实时在线质量检测在烟草机械自动化中的应用。
关键词：机器视觉；实时系统；烟草机械自动化引言在上个世纪的80年代后期，美国首先将计算机图像分析技术应用于烟叶的品质检测与分级，到了90年代，里茨玛公司和SRCVision公司先后开发出烟叶杂物剔除系统。
它由彩色图像处理系统、快速响应的气动剔除单元和专用软件组成，可用于剔除烟叶和烟梗中的杂物。
之后，机器视觉在烟草行业的应用逐步进入实用阶段，国内烟草业也逐步引进这类设备，并与国内机器视觉企业一起开发了多种性能优良、价格低廉的视觉检测系统，其性能已基本达到国际最先进的水平，效益显著。
烟草机械生产中的在线实时光电分拣系统正是通过其先进的机器视觉技术实时采集原材料的图像信息，经过计算机快速的数据处理和准确的控制把烟草中的杂质除去。
同时也预示了未来的实时系统将会向着开放、集成的方向发展。
1 机器视觉技术在烟草机械自动化中的应用1.1机器视觉技术在烟草生产自动化中需要面对的几个问题机器视觉技术是一种现代高新技术，机器视觉技术目前已经成功应用于烟草生产自动化作业中。
现代机器视觉系统可以快速地获取大量信息并自动进行数据的处理工作，机器视觉系统非常易于同烟草生产中的其他板块信息相互集成，在提高烟草生产的柔性和自动化程度方面具有很大的优势。
在一些不适合人工作业的危险环境或人工视觉难以满足要求的烟草生产场合，常用机器视觉来替代人工视觉。
在大批量烟草工业生产的过程中，用机器视觉系统检查烟草产品质量具有速度快、精度高的优点，可以大大提高烟草行业生产效率和生产自动化程度。
但是由于机器视觉技术本身的性质和要求，该技术在一些烟草生产行业的应用中仍有许多技术难题需解决。
主要包括以下几点。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
视觉检测系统在卷烟包装机中的应用研究
发表时间：2019-06-24T16:08:17.533Z 来源：《基层建设》2019年第7期作者：丁天涛师丽鹏郭超
[导读] 摘要：在视觉检测系统的作用下，可以及时发现烟草包装中不合格的产品，这是一种提升卷烟包装质量的有效措施。
河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心河南郑州 450000
摘要：在视觉检测系统的作用下，可以及时发现烟草包装中不合格的产品，这是一种提升卷烟包装质量的有效措施。
本文从视觉检测系统基本情况入手，重点研究该系统在卷烟包装机中的运用措施，旨在及时发现不合格的烟包，并有效减少人工的投入，仅供相关人员参考。
关键词：视觉检测系统；卷烟包装机；应用
引言
在卷烟包装过程中，由于材料或设备的原因，经常会出现折叠、破损等外观缺陷。
缺陷烟包如果流入消费者手中，将会对品牌形象和销量产生负面影响。
因此，如何及时发现并剔除缺陷烟包一直是卷烟生产中所面临的重要问题。
视觉检测系统的应用很好的解决了这一难点。
在视觉检测系统的作用下，可以及时发现卷烟包装中不合格的产品，并控制剔除机构将缺陷烟包及时剔除。
1视觉检测系统简介
所谓的视觉检测系统，实际上就是用工业相机取代人眼实现正确识别。
对于一般视觉检测系统来说，它主要由相机、镜头以及光源等部分构成。
应用于卷烟包装机中的视觉检测系统多被安装在机器出口处，主要是借助包装机中的传送带控制烟包速度，保证烟包位置正确，以便为烟包正常检测奠定基础。
在视觉检测系统的作用下，合格的烟包会自动进人到下一道工序，不合格的烟包则将被剔除，然后由相关工作人员进行处理。
在视觉检测系统的作用下，卷烟包装工作得以顺利完成，有效提高了消费者对卷烟包装的满意度。
就视觉检测系统来看，其能够实现灰阶画面检测、方格画面检测以及纯白画面检测等。
灰阶指显示画面从最亮到最暗不同亮度的层次等级，灰阶等级越多，所呈现的画面效果就越细腻。
对该画面的判别要求是判断电子书是否正常显示该画面，而无需计算灰阶等级数。
可截取部份画面分析处理。
软件算法方面，可采用行扫和边界判别法，确定画面呈现直线型的边界。
通过对行扫灰度值的计算，确定画面的灰度值呈现规律变化，从而迅速判断画面是否为灰阶画面。
黑白方格画面常用于MTF的测试，用来计算显示黑白颜色的对比效果。
对该画面的判别要求不要计算MTF，而只需要判别是否正常显示该画面。
可截取某一部分画面做分析处理。
软件计算方法，可通过边缘判定方法，确定画面是否呈现有规律的方形的边界。
并通过对像素灰度值的计算，确定画面为黑白两色，从而确定画面为黑白方块画面。
纯白画面测试常用于污点测试，测试方法是逐个比较相邻像素点的灰度值，如果发生突变，则认为出现污点。
该测试需注意的是外界光源效果对测试结果的影响，以及边缘部份光强较弱导致的误判。
这都必须在设备开发和软件计算时考虑进去。
如果被测体是一个6-10寸的LCD屏，现有CCD无法一次型测量这么大的全部画面，而测试需求为整个画面都要测试，所以必须让产品或CCD在测试过程中移动多次。
字符检测是目前机器视觉检测中很常见的一种测试，通常的方法是对所有阿拉伯数字和英文字母建立模型，然后通过模型匹配的方法进行检测，对规则清晰的字符，识别率可达99%以上。
LED的颜色判定可通过直接计算画面指定位置的RGB值来判别。
使用视觉检测系统能有效的提高生产流水线的检测速度和精度，大大提高产量和质量，降低人工成本，同时防止因为人眼疲劳而产生的误判。
2卷烟包装机中视觉检测系统的应用
2.1图像采集
对于图像采集来说，主要是通过摄像头与闪光灯收集相关信息，激光传感器在感受到烟包经过时，就会自动开启摄像头与闪光灯，并从多角度对烟包做检查，然后将所收集的到图像信息汇集在一起，最后将这些图像输人到处理器中，处理器就可以按照既定参数决定烟包的去留。
为保证所采集到的图像信息足够清晰，应调整好摄像头参数，保证烟包在摄像头下经过时，摄像头可以全面检测烟包情况，只有这样才能更好的完成烟包动态图像管理。
此外，在图像采集中，为确保烟包进入到检测系统时具有一致性，应保证烟包在传送带上的方向统一，避免因摆放杂乱导致无法正常检查，这是进行正常检测的前提条件。
对于视觉检测系统来说，它是以物体反射光强弱完成检测的，如果烟包表面的反射光过于强烈，那么就会对烟包处理产生一定影响，这样就会降低图像采集质量，不利于包装工作的正常开展。
为避免这种情况的出现，应避免外部光源对检测系统的影响，将卷烟包装机中的视觉检测系统放置在相对封闭的环境中，至少做到无明光照射，这样也可以有效提升检测速度，顺利完成卷烟包装工作。
2.2检测执行顺序
（1）PLC（Programmable Logic Controller）或传感器产生触发信号，图像采集开始。
（2）CPU和DRV（LED照明灯的电流驱动器及I/O 扩展模块）管理照明灯的开启。
（3）摄像头采集图像后发送到CPU。
（4）CPU通过用户定义的检测程序处理图像。
（5）CPU将图像处理结果通过DRV传输到管理合格/废品信息的PLC上，利用剔除机构处理不合格烟包。
（6）CPU 管理来自 HMI（Human-Machine Interface）的请求，包括显示图像和修改检测参数等。
检测执行顺序如图一所显示。
图一：检测执行顺序
2.2视觉检测
在卷烟包装机中，视觉检测主要应用的是CPU tactile MS处理设备，它的作用是完成图像处理，然后将处理结果归纳到处理单元中。
在利用视觉检测时，首先应规划好检测流程，从图像采集开始，然后开启管理照明灯，将所收集到的图像进人到CPU中，这时CPU就会根据既有定义完成图像检测，并将图像处理结果传输到DRV系统中，若其中存在废品，就会将这些废品剔除，进一步做好烟包处理。
在视觉检测中，主要是根据相似检测工具完成检测，看烟包是否存在外观缺陷情况。
在视觉检测中，为确保烟包图像与原始采样图像保持一致，这就需要计算好各个位置的相似度情况，确保函数相似度处理在合理范
围。
同时，在实际计算的过程中，还要全面监测烟包相似度量，这也是做好相似度比较的有效措施。
此外，在视觉检测中，还要注意边缘检测原理的应用，找出各个烟包图像包装材料所在位置，设定好数值信息，明确相应的公差检测结果，设计好烟包长度与水平性等，对于图像梯度边缘检测来说，为做好烟包图像处理工作，可以将烟包图像灰度变化应用其中，以便更好的了解图像变化情况，这样不仅可以计算好图像灰度值，还可以有效避免灰度计算问题的出现。
一般来讲，在图像灰度作用下，可以利用烟包图像灰度的大小了解烟包图像灰度变化情况。
3.3烟包处理
烟包处理工作的开展，是在烟包接受检测单元检测后，被送入到处理单元中以后完成的，对于处理单元来说，它主要接受的是来源于CPU的烟包信息。
相关处理设备在检测到有烟包经过以后，就会将这些信息输入到相应的模块中，然后剔除器件也会迅速进人到工作状态，一旦发现有不合格的烟包，剔除器件就会将不合格烟包去除，它的剔除方式是利用气缸或压缩空气将不合格的烟包推到滑板上，并发出声光等剔除信息，这样相关工作人员就可以及时采取措施来处理被剔除的烟包。
如果烟包合格就会自动进入到下一道工序。
3.4实机测试
通过对视觉检测系统的研究可以发现，视觉检测系统无论是被用作包装速度控制，还是包装类型控制，都不会出现差异，只要摄像头参数合理，所获得的结果都是相同的，即合格烟包继续包装，不合格烟包被剔除。
可见，视觉检测系统已经成为卷烟包装中不可缺少的设备，因此，应重视视觉检测系统在卷烟包装中的应用。
结语
视觉检测系统在卷烟包装机中的应用，有效提升了烟包检测效率，避免了不合格烟包进人到销售领域，提高了消费者满意度。
为进一步证明视觉检测系统在卷烟包装机中的作用，文章分析了利用视觉检测系统的应用措施，希望能为相关人士带来有效参考，真正发挥视觉检测系统应有作用。
参考文献：
[1]张杰.直线电机在烟草包装机中的应用[J].价值工程，2017，36（08）：118-119.
[2]付强，杨凯.烟草包装机透明纸自动拼接装置的设计[J].机械工程师，2016（10）：201-202.
[3]王涛.烟草包装机设计[J].科技展望，2015，25（22）：59.
[4].烟草包装机[J].轻工机械，2004（03）：36.。